特許 7553639 情報処理装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-09-09

(45)【発行日】2024-09-18

(54)【発明の名称】情報処理装置

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0204 20230101AFI20240910BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0204

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2023069441

(22)【出願日】2023-04-20

【審査請求日】2023-04-20

(73)【特許権者】

【識別番号】392026693

【氏名又は名称】株式会社ＮＴＴドコモ

(74)【代理人】

【識別番号】110000752

【氏名又は名称】弁理士法人朝日特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】柿本 英明

(72)【発明者】

【氏名】岸 要

(72)【発明者】

【氏名】関 友理

(72)【発明者】

【氏名】宮川 ほのか

(72)【発明者】

【氏名】小田原 亨

(72)【発明者】

【氏名】越智 大介

(72)【発明者】

【氏名】韓 瀟

(72)【発明者】

【氏名】黒須 遥介

(72)【発明者】

【氏名】山路 大樹

(72)【発明者】

【氏名】橋本 雅人

【審査官】齊藤 貴孝

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１５－０７６０２８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－０５１２０７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１０１２７２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

閾値以上の回数又は頻度で店舗に来店した既ユーザ群の属性を取得する既ユーザ属性取得部と、
前記店舗に来店していない未ユーザ群の属性を取得する未ユーザ属性取得部と、
前記未ユーザ属性取得部によって属性が取得された前記未ユーザ群のうち、前記既ユーザ属性取得部によって取得された前記既ユーザ群の属性の類似範囲に含まれる属性を有する未ユーザ群を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された前記未ユーザ群が所在する地域ごとに、当該未ユーザ群の数又は比率を出力する出力部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記抽出部は、前記既ユーザ属性取得部によって取得された既ユーザ群の属性との類似度ごとに前記抽出を行い、
前記出力部は、前記類似度ごとに前記出力を行う
ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記抽出部は、
前記既ユーザ属性取得部によって属性が取得された既ユーザ群を所定の基準に従って複
数のグループに分類し、分類した当該グループごとに前記抽出を行う
ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記所定の基準は、前記既ユーザ群の決済、又は、特典付与若しくは特典利用に関する履歴に基づく基準である
ことを特徴とする請求項３記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記所定の基準は、前記既ユーザ群の来店履歴に基づく基準である
ことを特徴とする請求項３記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記所定の基準は、前記既ユーザ群の属性に基づく基準である
ことを特徴とする請求項３記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記所定の基準は、前記既ユーザ群によるユーザ端末の利用履歴に基づく基準である
ことを特徴とする請求項３記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記店舗は、単一又は複数の店舗である
ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記店舗が複数の店舗である場合に、
前記既ユーザ属性取得部によって取得された既ユーザ群を、前記店舗の属性に基づく基
準に従って複数のグループに分類し、分類した当該グループごとに前記抽出を行う
ことを特徴とする請求項８記載の情報処理装置。

【請求項10】

前記出力部は、前記未ユーザ群が所在する地域と前記店舗との距離に応じた態様で、前記出力を行う
ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、来店の可能性が見込める新規顧客を推定する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

店舗に来店する顧客を増やすための仕組みとして、従来から様々な提案がなされている。例えば特許文献１には、来店者であると推定されたユーザの密度分布を地図上に重畳したヒートマップを発注者端末に表示させ、このヒートマップを広告の配信に利用することが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０２２－１６０７２８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ところで、店舗へ来店する顧客を増やすためには、その店舗にまだ来店したことがない新規顧客に対して来店への働きかけを行うことが重要である。しかし、例えば或る店舗にまだ来店したことがない人間の数は膨大となるため、これらの人間の全てに広告配信等の働きかけを行うことは現実的ではない。

【0005】

そこで、本発明は、来店の可能性が見込める新規顧客を適切に推定することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記課題を解決するため、本発明は、閾値以上の回数又は頻度で店舗に来店した既ユーザ群の属性を取得する既ユーザ属性取得部と、前記店舗に来店していない未ユーザ群の属性を取得する未ユーザ属性取得部と、前記未ユーザ属性取得部によって属性が取得された前記未ユーザ群のうち、前記既ユーザ属性取得部によって取得された前記既ユーザ群の属性の類似範囲に含まれる属性を有する未ユーザ群を抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出された前記未ユーザ群が所在する地域ごとに、当該未ユーザ群の数又は比率を出力する出力部とを備えることを特徴とする情報処理装置を提供する。

【発明の効果】

【0007】

本発明によれば、来店の可能性が見込める新規顧客の数又は比率を地域ごとに推定することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】本発明を実施するための一実施形態に係る情報処理システム１の構成の一例を示す図である。

【図2】同実施形態に係るユーザ端末１０のハードウェア構成を示す図である。

【図3】同実施形態に係るサーバ装置３０のハードウェア構成を示す図である。

【図4】同実施形態に係るサーバ装置３０の機能構成の一例を示す図である。

【図5】同実施形態におけるユーザ情報記憶部３１に記憶されるユーザ情報を例示する図である。

【図6】同実施形態におけるユーザ情報に含まれる決済履歴を例示する図である。

【図7】同実施形態におけるユーザ情報に含まれる特典付与／特典利用履歴を例示する図である。

【図8】同実施形態におけるユーザ情報に含まれる来店履歴を例示する図である。

【図9】同実施形態に係るサーバ装置３０による動作の一例を示すフローチャートである。

【図10】同実施形態に係るサーバ装置３０による出力内容を例示する図である。

【図11】変形例における店舗情報を例示する図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

［構成］
図１は、本実施形態の情報処理システム１の一例を示す図である。情報処理システム１は、複数のユーザＵがそれぞれ利用する複数のユーザ端末１０と、商品又はサービスを販売する各店舗Ｓに設置された店舗端末２０と、店舗Ｓに来店する可能性が高いユーザの推定に関する処理を行うサーバ装置３０と、無線通信網又は有線通信網を含む通信網２とを備えている。複数のユーザＵには、或る店舗Ｓに既に来店したことがあるユーザと、その店舗Ｓにまだ来店したことがないユーザとが含まれている。なお、図１には、ユーザ端末１０を２つ、店舗端末２０及びサーバ装置３０をそれぞれ１つ示しているが、これらの端末又は装置の数は図１の例示に限定されない。サーバ装置３０は、本発明に係る情報処理装置の一例として機能する。

【0010】

ユーザ端末１０及び店舗端末２０間では、周知の決済方法に従って、商品又はサービスの対価を決済するための処理が行われる。例えば、ユーザ端末１０に表示された決済のためのコード情報を店舗端末２０が光学的に読み取る決済方法（いわゆるバーコード決済）、ＮＦＣ（Near Field Communication）と呼ばれる非接触の通信規格を用いて店舗端末２０がユーザ端末１０に記憶されている決済のための情報を無線で読み取る決済方法（いわゆるタッチ決済）、又は、ＵＷＢ（Ultra Wide Band）と呼ばれる、店舗端末２０の読取面に対して予め決められた空間に存在するユーザ端末１０から当該ユーザ端末１０の記憶媒体に記憶されている決済のための情報を読み取る（いわゆるタッチレス決済）が考えられるが、これらは一例に過ぎない。本発明における決済方法は、店舗Ｓに来店したユーザＵを特定することが可能な決済方法であれば、どのようなものであってもよい。

【0011】

図２は、ユーザ端末１０のハードウェア構成を示す図である。ユーザ端末１０は、例えばスマートフォン、ウェアラブル端末又はタブレットなどの、ユーザＵが携帯可能なコンピュータである。ユーザ端末１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、ＮＦＣ通信装置１００７及びこれらを接続するバスなどを含むコンピュータ装置として構成されている。これらの各装置は図示せぬ電池から供給される電力によって動作する。なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。ユーザ端末１０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。また、それぞれ筐体が異なる複数の装置が接続されて、ユーザ端末１０を構成してもよい。

【0012】

ユーザ端末１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信を制御したり、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。

【0013】

プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）によって構成されてもよい。また、例えばベースバンド信号処理部や呼処理部などがプロセッサ１００１によって実現されてもよい。

【0014】

プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ１００３及び通信装置１００４の少なくとも一方からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、後述する動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。ユーザ端末１０の機能ブロックは、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１において動作する制御プログラムによって実現されてもよい。各種の処理は、１つのプロセッサ１００１によって実行されてもよいが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してユーザ端末１０に送信されてもよい。

【0015】

メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの少なくとも１つによって構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本実施形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。

【0016】

ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。

【0017】

通信装置１００４は、例えばＬＴＥ（Long Time Evolution）等の通信規格に従って通信網２を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。通信装置１００４は、例えば周波数分割複信（ＦＤＤ：Frequency Division Duplex）及び時分割複信（ＴＤＤ：Time Division Duplex）の少なくとも一方を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザなどを含んで構成されてもよい。例えば、送受信アンテナ、アンプ部、送受信部、伝送路インターフェースなどは、通信装置１００４によって実現されてもよい。送受信部は、送信部と受信部とで、物理的に、又は論理的に分離された実装がなされてもよい。

【0018】

入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キー、マイクロフォン、スイッチ、ボタンなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。本実施形態では、入力装置２００５及び出力装置２００６は、一体となったタッチパネルと呼ばれる装置を含む。

【0019】

ＮＦＣ通信装置１００７は、ＮＦＣの通信規格に従ってコンピュータ間の無線通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、前述したタッチ決済を実現するための装置である。ＮＦＣ通信装置１００７は、図示せぬ記憶媒体を内蔵している。この記憶媒体は、当該記憶媒体を一意に識別する識別子や決済時の認証を行うための認証情報等を含む決済用情報を記憶している。なお、本実施形態では、商品又はサービスの対価を決済する決済方法として、バーコード決済又はタッチ決済を用いるが、タッチ決済を用いない場合は、ユーザ端末１０においてＮＦＣ通信装置１００７は不要である。また、決済方法として、タッチレス決済を用いる場合は、ユーザ端末１０において、ＵＷＢの通信規格に従ってコンピュータ間の無線通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）が必要となる。

【0020】

プロセッサ１００１、メモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバスによって接続される。バスは、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。

【0021】

ユーザ端末１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、そのハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つを用いて実装されてもよい。

【0022】

店舗端末２０は、店舗Ｓにおけるレジスタ装置と一体の、又は、レジスタ装置に接続された周知の端末である。店舗端末２０は、本実施形態で用いる決済方法に応じたハードウェアを備えている。例えば決済方法としてバーコード決済を用いる場合は、店舗端末２０はユーザ端末１０に表示されたコード情報を光学的に読み取るためのハードウェアを備える。また、タッチ決済を用いる場合、店舗端末２０は、ユーザ端末１０のＮＦＣ通信装置１００７の記憶媒体に記憶された決済用情報をＮＦＣ通信によって読み取る読取面を含むＮＦＣ通信装置を備える。また、タッチレス決済を用いる場合、店舗端末２０は、ＵＷＢの通信規格に従ってコンピュータ間の無線通信を行うためのハードウェアであって、ユーザ端末１０から当該ユーザ端末１０の記憶媒体に記憶されている決済のための情報を読み取るためのハードウェアを備える。

【0023】

図３は、サーバ装置３０のハードウェア構成を示す図である。サーバ装置３０のハードウェア構成は、図３に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。また、それぞれ筐体が異なる複数の装置が通信接続されて、サーバ装置３０を構成してもよい。本実施形態において、サーバ装置３０は、ユーザ端末１０に対し通信網２を介した通信サービスを提供する通信事業者（いわゆるキャリア）により管理されている。

【0024】

サーバ装置３０は、物理的には、プロセッサ３００１、メモリ３００２、ストレージ３００３、通信装置３００４、入力装置３００５、出力装置３００６及びこれらを接続するバスなどを含むコンピュータ装置として構成されている。サーバ装置３０における各機能は、プロセッサ３００１、メモリ３００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ３００１が演算を行い、通信装置３００４による通信を制御したり、メモリ３００２及びストレージ３００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。

【0025】

プロセッサ３００１、メモリ３００２、ストレージ３００３、通信装置３００４、入力装置３００５、出力装置３００６及びこれらを接続するバスは、ユーザ端末１０について説明したプロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６及びこれらを接続するバスと、ハードウェアとしては同様であるため、その説明を省略する。

【0026】

図４は、サーバ装置３０の機能構成の一例を示す図である。サーバ装置３０において、プロセッサ３００１がプログラムなどをストレージ３００３からメモリ３００２に読み出して実行することで、ユーザ情報記憶部３１、既ユーザ属性取得部３２、未ユーザ属性取得部３３、抽出部３４及び出力部３５という機能を実現する。

【0027】

ユーザ情報記憶部３１は、ユーザ端末１０を利用する全てのユーザＵの各々に関するユーザ情報を記憶している。具体的には図５に例示するように、ユーザ情報記憶部３１は、各ユーザＵを識別するユーザＩＤに対応付けて、そのユーザＵの属性、そのユーザＵの各店舗Ｓにおける決済履歴、各決済に応じてそのユーザＵに付与された特典の付与履歴（例えばポイントと呼ばれる、金銭の代替として利用可能な価値情報等）、そのユーザＵの各店舗Ｓに対する来店履歴等を含むユーザ情報を記憶している。

【0028】

ユーザＵの属性は、例えばユーザＵの年齢、性別、家族構成、推定年収、推定職業、趣味嗜好、ライフスタイル、居住地、来訪地等を含む。これらの情報は、例えばユーザＵ自身の申告により登録された情報であってもよいし、周知のアルゴリズムに基づいて推定乃至生成された情報であってもよい。例えば居住地はユーザＵ自身の申告により登録された情報であってもよいし、ユーザ端末１０の位置を特定する周知のアルゴリズム（例えば空間統計手法と呼ばれるアルゴリズム）に基づいて生成された情報であってもよい。また、来訪地は例えばユーザＵの勤務地であり、これもユーザＵ自身の申告により登録された情報であってもよいし、ユーザ端末１０の位置を特定する周知のアルゴリズムに基づいて生成された情報であってもよい。

【0029】

決済履歴は、図６に例示するように、ユーザ端末１０を用いた決済が行われた決済日時、その決済が行われた店舗Ｓの店舗ＩＤ、その決済金額、及び、対価が決済された商品又はサービスの識別子乃至種別等を含む。これらの情報は、例えば決済に関する処理を行う決済処理装置（図示略）からユーザＩＤとともにサーバ装置３０に送信されてユーザ情報記憶部３１に記憶される。

【0030】

特典付与／利用履歴は、図７に例示するように、ユーザ端末１０を用いた決済に応じてユーザＵに付与された特典の内容、その特典が付与された付与日時、その特典が付与された決済が行われれた店舗Ｓの店舗ＩＤ、その特典が利用された日時、利用された特典の内容、及び、特典が利用された店舗Ｓの店舗ＩＤ等を含む。これらの情報は、例えば特典付与及び利用に関する処理を行う特典処理装置（図示略）からユーザＩＤとともにサーバ装置３０に送信されてユーザ情報記憶部３１に記憶される。

【0031】

来店履歴は、図８に例示するように、ユーザ端末１０を利用するユーザＵが各店舗Ｓに来店した来店日時及びその店舗Ｓの店舗ＩＤを含む。本実施形態では、ユーザＵが店舗Ｓにおいてユーザ端末１０を用いた決済を行った場合に、そのユーザＵがその店舗Ｓに来店したとみなす。つまり、本実施形態では、来店日時は決済日時と同じであり、ユーザＵが来店した店舗Ｓの店舗ＩＤは、ユーザＵがユーザ端末１０を用いて決済した決済日時と同じである。

【0032】

図５の説明に戻り、既ユーザ属性取得部３２は、ユーザ情報記憶部３１の記憶内容を参照して、所定の頻度以上で或る店舗Ｓに来店した複数のユーザＵ（店舗Ｓに継続的に来店している継続顧客、以下では、既ユーザ群という）の属性を取得する。具体的には、既ユーザ属性取得部３２は、或る店舗Ｓについて、ユーザ情報記憶部３１に記憶された各ユーザＵの来店履歴を参照して、例えば１週間に１度以上の頻度でその店舗Ｓに来店したユーザＵのユーザＩＤを特定し、特定したユーザＩＤに対応する属性を読み出すことにより、既ユーザ群の属性を取得する。これにより、サーバ装置３０は、店舗Ｓごとに、その店舗Ｓに来店した複数のユーザＵの属性の集合を取得することになる。

【0033】

未ユーザ属性取得部３３は、ユーザ情報記憶部３１の記憶内容を参照して、各店舗Ｓに来店していない複数のユーザＵ（未ユーザ群という）の属性を取得する。具体的には、未ユーザ属性取得部３３は、或る店舗Ｓについて、ユーザ情報記憶部３１に記憶された各ユーザの来店履歴を参照してその店舗Ｓに来店したことがないユーザＵのユーザＩＤを特定し、特定したユーザＩＤに対応する属性を読み出すことにより、未ユーザ群の属性を取得する。

【0034】

抽出部３４は、未ユーザ属性取得部３３によって属性が取得された未ユーザ群のうち、或る店舗Ｓについて既ユーザ属性取得部３２によって取得された既ユーザ群の属性の類似範囲に含まれる属性を有する未ユーザ群（店舗Ｓに来店する可能性が見込める新規顧客）を抽出する。前述したように、店舗Ｓごとにその店舗Ｓに来店した既ユーザ群の属性の集合が分かる。従って、或る店舗Ｓについて既ユーザ群の属性の集合の類似範囲に含まれる属性を有する未ユーザ群を抽出することで、その店舗Ｓに来店したことがあるユーザＵ（既ユーザ群）と同じような属性を持つが、まだその店舗Ｓに来店したことがないユーザＵ（未ユーザ群）を特定することが可能となる。

【0035】

抽出部３４が既ユーザ群の属性の類似範囲に含まれる属性を有する未ユーザ群を抽出するときのアルゴリズムとしては、複数の事象の類似度を判定するための周知の手法を用いることができる。例えば、ベクトル空間モデルを用いた類似度の判定を行うための手法が考えられる。例えば既ユーザ属性取得部３２によって取得された既ユーザ群の属性をベクトルとしてそれぞれベクトル空間に配置し、それらのベクトル群から所定範囲に含まれる属性をベクトルとして有する未ユーザ群を抽出するという方法が考えられる。

【0036】

さらに、抽出部３４は、既ユーザ属性取得部３２によって取得された既ユーザ群を所定の基準に従って複数のグループに分類し、そのグループ単位で未ユーザ群の抽出を行ってもよい。ここでいう所定の基準として、例えば次のような基準が考えられる。

【0037】

所定の基準の一例は、既ユーザ群による決済に関する決済履歴、又は、既ユーザ群による特典付与履歴与／特典利用履歴に基づく基準である。具体的には、ユーザ情報記憶部３１に記憶された決済履歴（図６）に基づく店舗ＩＤ、決済回数又は決済頻度ごとに分類する例や、ユーザ情報記憶部３１に記憶された特典付与／利用履歴（図７）に基づく店舗ＩＤ、特典付与／特典利用の回数、又は、特典付与／利用履歴に基づく店舗ＩＤ、特典付与／特典利用の頻度ごとに分類する例のほか、例えば高額商品／サービスや特定商品／サービスについての決済といった基準で分類する例が考えられる。

【0038】

所定の基準の別の例は、既ユーザ群による来店履歴に基づく基準である。具体的には、ユーザ情報記憶部３１に記憶された来店履歴（図８）に基づく来店時期（午前/午後、平日/週末、季節等）、来店回数、来店頻度ごとに分類する例が考えられる。

【0039】

所定の基準のさらに別の例は既ユーザ群の属性に基づく基準である。具体的には、ユーザ情報記憶部３１に記憶されたユーザの属性（図５）ごとに分類する例が考えられる。

【0040】

出力部３５は、抽出部３４により抽出された未ユーザ群が所在する地域ごとに、その未ユーザ群の数又は比率を出力する。ここでいう未ユーザ群が所在する地域とは、ユーザ情報記憶部３１に記憶されたユーザの属性に含まれる居住地又は来訪地である。また、各地域における未ユーザ群の比率とは、その地域における未ユーザ群の数を分子とし、その地域における既ユーザ群及び未ユーザ群の数を分母とした値である。

【0041】

［動作］
次に、図９を参照して、サーバ装置３０の動作について説明する。なお、以下の説明において、サーバ装置３０の各機能（ユーザ情報記憶部３１、既ユーザ属性取得部３２、未ユーザ属性取得部３３、抽出部３４及び出力部３５）を処理の主体として記載する場合には、具体的にはプロセッサ３００１、メモリ３００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ３００１が演算を行い、通信装置３００４による通信や、メモリ３００２及びストレージ３００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することにより、処理が実行されることを意味する。ユーザ端末１０を処理の主体として記載する場合についても同様である。

【0042】

図９の処理が開始されるにあたって、まず、解析対象となる店舗Ｓが指定される。既ユーザ属性取得部３２は、ユーザ情報記憶部３１の記憶内容を参照して、所定の頻度以上で上記店舗Ｓに来店している既ユーザ群のユーザＩＤ及びその属性を取得する（ステップＳ１１）。

【0043】

次に、未ユーザ属性取得部３３は、ユーザ情報記憶部３１の記憶内容を参照して、上記店舗Ｓに来店していない未ユーザ群のユーザＩＤ及びその属性を取得する（ステップＳ１２）。

【0044】

次に、抽出部３４は、未ユーザ属性取得部３３によって属性が取得された未ユーザ群のうち、既ユーザ属性取得部３２によって取得された既ユーザ群の属性の類似範囲に含まれる属性を有する未ユーザ群のユーザＩＤを抽出する（ステップＳ１３）。このとき、抽出部３４は、既ユーザ属性取得部３２によって取得された既ユーザ群を上述した所定の基準に従って複数のグループに分類し、そのグループ単位で未ユーザ群のユーザＩＤの抽出を行ってもよい。

【0045】

そして、出力部３５は、抽出部３４により抽出された未ユーザ群のユーザＩＤに基づいて、その未ユーザ群が所在する地域ごとに、その未ユーザ群の数又は比率を出力する（ステップＳ１４）。

【0046】

図１０は、サーバ装置３０（出力部３５）による出力内容（ここでは表示内容）を例示する図である。図１０の例では、例えば市区町村等の行政区分に相当する各地域ａを、未ユーザ群の数又は比率を所定数のレベルに区分し、その区分に応じた色や濃度で表現している。例えば地域ａにおける未ユーザ群の数又は比率が大きいほど目立つ色や濃い濃度で表現する、といった具合である。図１０において、中央に位置する地域ａは、店舗の位置を含む地域である。なお、図１０の例では、各地域ａを同じ大きさの矩形で表しているが、市区町村の実際の形状と同じ形状で表現することが望ましい。また、各地域ａに対して行政区分の名称を付記した表現としてもよい。

【0047】

このような出力（ここでは表示）により、解析対象となる店舗Ｓに継続的に来店している既ユーザ群の属性と類似している属性を持つ未ユーザ群が比較的多く存在する地域を可視化することが可能となる。この出力内容を参考にして、例えば未ユーザ群が比較的多く存在する地域に対して店舗Ｓへの来店を促す広告等の何らかの働きかけを行う等の、マーケティング活動を行うことが可能となる。

【0048】

さらに、既ユーザ群が所定の基準に従って複数のグループに分類された場合、出力部３５は、そのグループごとに出力を行う。例えば既ユーザ群が、決済頻度が週に１回、週に２－５回、週に６回以上という３つのグループに分類された場合、出力部３５は、抽出部３４によって抽出された未ユーザ群を、決済頻度が週に１回という未ユーザ群の数又は比率を地域ごとに出力したり、決済頻度が週に３－５回という未ユーザ群の数又は比率を地域ごとに出力したり、決済頻度が週に６回以上という未ユーザ群の数又は比率を地域ごとに出力したりする。また、例えば既ユーザ群が、来店時期が午前、午後という２つのグループに分類された場合、出力部３５は、抽出部３４によって抽出された未ユーザ群を、来店時期が午前という未ユーザ群の数又は比率を地域ごとに出力したり、来店時期が午後という未ユーザ群の数又は比率を地域ごとに出力したりする。また、例えば既ユーザ群が或る特定の商品を購入したか否かにより２つのグループに分類された場合、出力部３５は、抽出部３４によって抽出された未ユーザ群を、或る特定の商品を購入した未ユーザ群の数又は比率を地域ごとに出力したり、或る特定の商品を購入しなかった未ユーザ群の数又は比率を地域ごとに出力したりする。

【0049】

なお、このようなグループ単位での出力の切り替えは、サーバ装置３０に接続された図示せぬ操作端末を操作してサーバ装置３０（出力部３５）に指示することで実現可能である。この操作端末は、サーバ装置３０の管理者や、店舗Ｓの管理者によって操作されてもよい。

【0050】

以上説明した実施形態によれば、来店の可能性が見込める未ユーザ群（新規顧客）の数又は比率を地域ごとに推定し、これを可視化することが可能となる。

【0051】

［変形例］
本発明は、上述した実施形態に限定されない。上述した実施形態を以下のように変形してもよい。また、以下の２つ以上の変形例を組み合わせて実施してもよい。
［変形例１］
抽出部３４は、既ユーザ属性取得部３２によって取得された既ユーザ群の属性との類似度を複数のレベル（例えば類似度が高い、中程度、低い等）に区分し、そのレベルごとに未ユーザ群の抽出を行ってもよい。この場合、出力部３５は、その類似度のレベルごとに出力を行う。例えば出力部３５は、抽出部３４によって抽出された未ユーザ群を、既ユーザ群の属性との属性の類似度が高い未ユーザ群の数又は比率を地域ごとに出力したり、既ユーザ群の属性との属性の類似度が中程度の未ユーザ群の数又は比率を地域ごとに出力したり、既ユーザ群の属性との属性の類似度が低い未ユーザ群の数又は比率を地域ごとに出力したりする。このようにすれば、既ユーザ群との属性の類似度ごとに未ユーザ群を可視化することが可能となる。

【0052】

［変形例２］
抽出部３４が、既ユーザ属性取得部３２によって取得された既ユーザ群を複数のグループに分類するときに従う所定の基準は、実施形態に例示されたものに限定されない。例えばユーザＵによるユーザ端末１０の利用履歴（例えばユーザ端末１０において利用したアプリケーションプログラムの種別、アプリケーションプログラムの利用回数又は利用頻度等）を所定の基準としてもよい。つまり、所定の基準は、既ユーザ群によるユーザ端末の利用履歴に基づく基準であってもよい。

【0053】

［変形例３］
解析対象となる店舗は、単一の店舗であってもよいし、フランチャイズチェーン化されている複数の店舗であってもよい。解析対象となる店舗が複数の店舗である場合は、これら複数の店舗が１つの店舗であるとみなして、これら複数の店舗のいずれかに来店したユーザを全て既ユーザ群として扱えばよい。

【0054】

さらに、解析対象となる店舗がフランチャイズチェーン化されている複数の店舗である場合は、フランチャイズチェーン化されている各店舗の属性（例えば市街／郊外等の立地、店舗面積、売り上げ規模等）でグルーピングするようにしてもよい。この場合、サーバ装置３０は図１１に例示するような店舗の属性を記憶する店舗情報記憶部に相当する機能を備える。抽出部３４は、既ユーザ属性取得部３２によって取得された既ユーザ群を、店舗情報記憶部に記憶された店舗の属性に基づく基準に従って分類し、当該グループ単位で抽出を行う。既ユーザ群が店舗の属性に従って複数のグループに分類された場合、出力部３５は、そのグループごとに出力を行う。例えばフランチャイズチェーン化されている複数の店舗のいずれかに来店したユーザを全て既ユーザ群とし、この既ユーザ群が、店舗の売り上げ規模Ｘ円以上、Ｘ円未満という２つのグループに分類された場合、出力部３５は、抽出部３４によって抽出された未ユーザ群を、店舗の売り上げ規模Ｘ円以上の店舗に来店した既ユーザ群の属性の類似範囲に含まれる属性を持つ未ユーザ群の数又は比率を地域ごとに出力したり、店舗の売り上げ規模Ｘ円未満の店舗に来店した既ユーザ群の属性の類似範囲に含まれる属性を持つ未ユーザ群の数又は比率を地域ごとに出力したりする。

【0055】

［変形例４］
出力部３５は、解析対象となる店舗から地理的に所定範囲内のエリアにおいてのみ、未ユーザ群の数又は比率を地域ごとに出力するようにしてもよい。例えば出力部３５は、解析対象となる店舗を中心とした半径ｘｋｍの円のエリア内で未ユーザ群の数又は比率を地域ごとに出力するなどである。また、出力部３５は、地域ごとの未ユーザ群の数又は比率に対して、解析対象となる店舗からの近さに応じた重みを付与した出力を行ってもよい。例えば出力部３５は、地域ごとの未ユーザ群の数又は比率に対し、解析対象となる店舗からの距離が近いほど大きな重み係数を乗算して得た値を用いて図１０に例示したような出力を行う。このように、出力部３５は、未ユーザ群が所在する地域と店舗との距離に応じた態様で出力を行うようにしてもよい。

【0056】

［変形例５］
上記実施形態では、ユーザＵが店舗Ｓにおいてユーザ端末１０を用いた決済を行った場合に、そのユーザＵがその店舗Ｓに来店したとみなしていたが、来店して決済を行わなかったユーザを既ユーザ群としてもよい。この場合、例えば店舗Ｓから発信されている無線をユーザ端末１０が受信することで、そのユーザ端末１０を利用するユーザＵがその店舗Ｓに来店したとみなせばよい。

【0057】

［変形例６］
ユーザ情報記憶部３１は必ずしもサーバ装置３０が備えている必要はない。例えばサーバ装置３０以外の記憶装置がユーザ情報を記憶しており、サーバ装置３０の既ユーザ属性取得部３２及び未ユーザ属性取得部３３がこの記憶装置からユーザ情報（既ユーザ群の属性、未ユーザ群の属性）を取得するようにしてもよい。

【0058】

［その他の変形例］
なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した１つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的又は間接的に（例えば、有線、無線などを用いて）接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記１つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。

【0059】

機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知（broadcasting）、通知（notifying）、通信（communicating）、転送（forwarding）、構成（configuring）、再構成（reconfiguring）、割り当て（allocating、mapping）、割り振り（assigning）などがあるが、これらに限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック（構成部）は、送信制御部（transmitting unit）や送信機（transmitter）と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。

【0060】

例えば、本開示の一実施の形態におけるサーバ装置などは、本開示の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。

【0061】

本開示において説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＬＴＥ－Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ ３Ｇ、ＩＭＴ－Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ（4th generation mobile communication system）、５Ｇ（5th generation mobile communication system）、ＦＲＡ（Future Radio Access）、ＮＲ（new Radio）、Ｗ－ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra Mobile Broadband）、ＩＥＥＥ ８０２．１１（Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標））、ＩＥＥＥ ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ（登録商標））、ＩＥＥＥ ８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-WideBand）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及びこれらに基づいて拡張された次世代システムの少なくとも一つに適用されてもよい。また、複数のシステムが組み合わされて（例えば、ＬＴＥ及びＬＴＥ－Ａの少なくとも一方と５Ｇとの組み合わせ等）適用されてもよい。

【0062】

本開示において説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。

【0063】

入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。

【0064】

判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：true又はfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。

【0065】

以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。

【0066】

ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ：Digital Subscriber Line）など）及び無線技術（赤外線、マイクロ波など）の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。

【0067】

本開示において説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
なお、本開示において説明した用語及び本開示の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。

【0068】

また、本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。

【0069】

本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。

【0070】

本開示において使用する「第１」、「第２」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量又は順序を全般的に限定しない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本開示において使用され得る。したがって、第１及び第２の要素への参照は、２つの要素のみが採用され得ること、又は何らかの形で第１の要素が第２の要素に先行しなければならないことを意味しない。

【0071】

上記の各装置の構成における「部」を、「手段」、「回路」、「デバイス」等に置き換えてもよい。

【0072】

本開示において、「含む（include）」、「含んでいる（including）」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える（comprising）」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。

【0073】

本開示において、例えば、英語でのa, an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。

【0074】

本開示において、「ＡとＢが異なる」という用語は、「ＡとＢが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「ＡとＢがそれぞれＣと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。

【符号の説明】

【0075】

１：情報処理システム、２：通信網、１０：ユーザ端末、１００１：プロセッサ、１００２：メモリ、１００３：ストレージ、１００４：通信装置、１００５：入力装置、１００６：出力装置、１００７：ＮＦＣ通信装置、２０：店舗端末、３０：サーバ装置、３１：ユーザ情報記憶部、３２：既ユーザ属性取得部、３３：未ユーザ属性取得部、３４：抽出部、３５：出力部、３００１：プロセッサ、３００２：メモリ、３００３：ストレージ、３００４：通信装置、Ｕ：ユーザ、Ｓ：店舗、ａ：地域。

【要約】

【課題】来店の可能性が見込める新規顧客を適切に推定する。
【解決手段】既ユーザ属性取得部３２は、ユーザ情報記憶部３１の記憶内容を参照して、所定の頻度以上で上記店舗Ｓに来店している既ユーザ群のユーザＩＤ及びその属性を取得する。未ユーザ属性取得部３３は、ユーザ情報記憶部３１の記憶内容を参照して、上記店舗Ｓに来店していない未ユーザ群のユーザＩＤ及びその属性を取得する。抽出部３４は、未ユーザ属性取得部３３によって属性が取得された未ユーザ群のうち、既ユーザ属性取得部３２によって取得された既ユーザ群の属性の類似範囲に含まれる属性を有する未ユーザ群のユーザＩＤを抽出する。出力部３５は、抽出部３４により抽出された未ユーザ群のユーザＩＤに基づいて、その未ユーザ群が所在する地域ごとに、その未ユーザ群の数又は比率を出力する。
【選択図】図４

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】